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Big Data Analytics nutzt Advanced Analytics gro脽er Sammlungen strukturierter und unstrukturierter Daten, um wertvolle Erkenntnisse 蹿眉谤 Unternehmen zu gewinnen. Big Data Analytics wird in Branchen wie im Gesundheitswesen, Bildung, Versicherungen, k眉nstlicher Intelligenz, Einzelhandel und Fertigung eingesetzt, um zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und um Prozesse, Systeme und die Rentabilit盲t zu verbessern.聽

In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr dar眉ber, was Big Data Analytics ist, warum es wichtig ist und welche Vorteile es bietet. Sie erfahren au脽erdem mehr 眉ber die Analysearten, die in Big Data Analytics verwendet werden, finden eine Liste g盲ngiger Tools und empfohlene Kurse, die Ihnen den Einstieg in die professionelle Datenanalyse erleichtern.

Beginnen Sie noch heute mit dem Ausbau Ihrer F盲higkeiten

Entwickeln und st盲rken Sie Ihre Datenanalysef盲higkeiten mit dem Data Analytics-Zertifikat von Google. Dieses Programm vermittelt Ihnen ein fundiertes Verst盲ndnis der wesentlichen Praktiken und Prozesse eines Datenanalysten 鈥� von der Datenorganisation 眉ber die Analyse mit Tabellenkalkulationen und R-Programmierung bis hin zur aussagekr盲ftigen Pr盲sentation der Ergebnisse.

Was ist Big Data Analytics?

Big Data Analytics umfasst das Sammeln, Untersuchen und Analysieren gro脽er Datenmengen, um Markttrends, Erkenntnisse und Muster zu erkennen, die Unternehmen zu besseren Gesch盲ftsentscheidungen verhelfen. Diese Informationen stehen schnell und effizient zur Verf眉gung, sodass Unternehmen flexibel Pl盲ne entwickeln k枚nnen, um ihren Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Technologien wie Business Intelligence (BI)-Tools und -Systeme unterst眉tzen Unternehmen dabei, unstrukturierte und strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu nutzen. Benutzer (in der Regel Mitarbeiter) geben Abfragen in diese Tools ein, um Gesch盲ftsabl盲ufe und -leistung zu verstehen. Big Data Analytics nutzt die vier Datenanalysemethoden, um aussagekr盲ftige Erkenntnisse zu gewinnen und L枚sungen abzuleiten.

Was also macht Daten 鈥瀏ro脽鈥�?

Big Data zeichnet sich durch die f眉nf Vs aus: Volumen, Velocity (Geschwindigkeit), Vielfalt, Veracity (Wahrhaftigkeit) und Value (Wert) []. Die Komplexit盲t von Big Data erfordert innovative Technologien und analytische F盲higkeiten, um alle Daten im Unternehmen sinnvoll nutzen zu k枚nnen.

Beispiel 蹿眉谤 Big Data Analytics

Big Data Analytics ist beispielsweise aus dem modernen Gesundheitswesen nicht mehr wegzudenken. Wie Sie sich vorstellen k枚nnen, m眉ssen Tausende von Patientenakten, Versicherungen, Rezepten und Impfinformationen verwaltet werden. Dabei handelt es sich um riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die mithilfe analytischer Methoden wichtige Erkenntnisse liefern k枚nnen. Big Data Analytics erm枚glicht dies schnell und effizient, sodass Gesundheitsdienstleister die Informationen nutzen k枚nnen, um fundierte, lebensrettende Diagnosen zu stellen.聽

Warum ist Big Data Analytics wichtig?聽

Daten pr盲gen und ver盲ndern zunehmend den Gesch盲ftsalltag. Big Data Analytics ist wichtig, da es Unternehmen hilft, ihre Daten zu nutzen, um Verbesserungs- und Optimierungsm枚glichkeiten zu identifizieren. In verschiedenen Gesch盲ftsbereichen f眉hrt eine gesteigerte Effizienz zu insgesamt intelligenteren Abl盲ufen, h枚heren Gewinnen und zufriedenen Kunden. Big Data Analytics hilft Unternehmen, Kosten zu senken und bessere, kundenorientierte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.

Datenanalysen liefern Erkenntnisse, die unsere Gesellschaft verbessern. Im Gesundheitswesen erfasst und analysiert Big Data Analytics nicht nur individuelle Daten, sondern spielt auch eine entscheidende Rolle bei der globalen Messung der 枚ffentlichen Gesundheitsergebnisse. Sie informieren die Gesundheitsministerien der einzelnen L盲nder 眉ber die weitere Entwicklung der 枚ffentlichen und bev枚lkerungsweiten Gesundheitspolitik und entwickeln L枚sungen zur Linderung k眉nftiger gesamtgesellschaftlicher Gesundheitsprobleme.聽

Vorteile der Big Data-Analyse

Die Integration von Big Data Analytics in ein Unternehmen oder eine Organisation bietet zahlreiche Vorteile. Dazu geh枚ren:

• Kostensenkung: Big Data kann die Kosten senken, da alle Unternehmensdaten zentral gespeichert werden. Tracking-Analysen helfen Unternehmen zudem, effizienter zu arbeiten und so Kosten zu senken.

• Produktentwicklung: Die Entwicklung und Vermarktung neuer Produkte, Dienstleistungen oder Marken gestaltet sich deutlich einfacher, wenn Daten zu Kundenbed眉rfnissen und -w眉nschen gesammelt werden. Big Data Analytics hilft Unternehmen zudem, die Produkttauglichkeit zu verstehen und Trends zu verfolgen.

• Strategische Gesch盲ftsentscheidungen: Die F盲higkeit, Daten st盲ndig zu analysieren, hilft Unternehmen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, beispielsweise zur Kosten- und Lieferkettenoptimierung.

• Kundenerfahrung: Datengesteuerte Algorithmen unterst眉tzen Marketingbem眉hungen (z. B. zielgerichtete Werbung) und steigern die Kundenzufriedenheit, indem sie eine verbesserte Kundenerfahrung bieten.

• Risikomanagement: Unternehmen k枚nnen Risiken erkennen, indem sie Datenmuster analysieren und L枚sungen zur Bew盲ltigung dieser Risiken entwickeln.

• Unterhaltung: Die Bereitstellung personalisierter Film- und Musikempfehlungen entsprechend den individuellen Vorlieben eines Kunden hat die Unterhaltungsbranche grundlegend ver盲ndert (denken Sie an Spotify und Netflix).

• Bildung: Big Data hilft Schulen und EdTech-Unternehmen gleicherma脽en dabei, neue Lehrpl盲ne zu entwickeln und bestehende Pl盲ne auf der Grundlage von Bed眉rfnissen und Anforderungen zu verbessern.

• Gesundheitswesen: Die 脺berwachung der Krankengeschichte von Patienten hilft 脛rzten, Krankheiten zu erkennen und zu verhindern.

• Regierung: Big Data kann zum Sammeln von Daten von 脺berwachungs- und Verkehrskameras, Satelliten, K枚rperkameras und Sensoren, E-Mails, Anrufen usw. verwendet werden, um die Verwaltung des 枚ffentlichen Sektors zu unterst眉tzen.

• Marketing: Kundeninformationen und -pr盲ferenzen k枚nnen 蹿眉谤 die Erstellung gezielter Werbekampagnen mit hohem Return on Investment (ROI) genutzt werden.

• Bankwesen: Datenanalysen k枚nnen dabei helfen, illegale Geldw盲sche aufzusp眉ren und zu 眉berwachen.

Arten der Big Data-Analyse (+ Beispiele)

Es gibt vier Haupttypen der Big Data-Analyse, die verschiedene Gesch盲ftsentscheidungen unterst眉tzen und informieren.

1. Deskriptive Analytik

Deskriptive Analytik bezieht sich auf Daten, die leicht gelesen und interpretiert werden k枚nnen. Diese Daten helfen bei der Erstellung von Berichten und der Visualisierung von Informationen, die Unternehmensgewinne und -ums盲tze detailliert darstellen k枚nnen.聽

Beispiel: W盲hrend der Covid-19-Pandemie f眉hrte ein f眉hrendes Pharmaunternehmen eine Datenanalyse seiner B眉ros und Forschungslabore durch. Mithilfe deskriptiver Analysen konnten ungenutzte R盲ume und Abteilungen identifiziert und konsolidiert werden, wodurch das Unternehmen Geld sparen konnte.

2. Diagnostische Analytik

Diagnostische Analysen helfen Unternehmen zu verstehen, warum ein Problem aufgetreten ist. Big-Data-Technologien und -Tools erm枚glichen es Benutzern, Daten zu erfassen und wiederherzustellen, um ein Problem zu analysieren und zuk眉nftiges Auftreten zu verhindern.

Beispiel: Die Ums盲tze eines Bekleidungsunternehmens sind zur眉ckgegangen, obwohl Kunden weiterhin Artikel in ihre Einkaufswagen legen. Mithilfe diagnostischer Analysen wurde festgestellt, dass die Zahlungsseite seit einigen Wochen nicht ordnungsgem盲脽 funktionierte.

3. Pr盲diktive Analytik

Pr盲diktive Analytik analysiert historische und aktuelle Daten, um Vorhersagen zu treffen. Mithilfe von k眉nstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Data Mining k枚nnen Benutzer Daten analysieren, um Markttrends vorherzusagen.

Beispiel: Im Fertigungssektor k枚nnen Unternehmen mithilfe von auf historischen Daten trainierten Machine-Learning-Modellen vorhersagen, ob und wann eine Fehlfunktion oder ein Ausfall eines Ger盲ts auftreten wird.

4. Pr盲skriptive Analytik

Pr盲skriptive Analytik bietet eine L枚sung 蹿眉谤 ein Problem und st眉tzt sich dabei auf KI und Machine Learning, um Daten zu sammeln und sie 蹿眉谤 das Risikomanagement zu verwenden.聽

Beispiel: Im Energiesektor identifizieren Versorgungsunternehmen, Gasproduzenten und Pipeline-Besitzer Faktoren, die den 脰l- und Gaspreis beeinflussen, um sich gegen Risiken abzusichern.

Nutzen Sie generative KI in Ihren Data-Science-Workflows mit der Spezialisierung Microsoft Copilot 蹿眉谤 Data Science. Copilot optimiert Ihren Data-Science-Workflow, automatisiert Aufgaben und generiert Code, sodass Sie sich auf das gro脽e Ganze konzentrieren k枚nnen.

Big Data-Analysetools

Um all diese Daten zu nutzen, sind Tools erforderlich. Dank der fortgeschrittenen Technologie stehen Datenanalysten zahlreiche intuitive Softwaresysteme zur Verf眉gung.

• Hadoop: Ein Open-Source-Framework zur Speicherung und Verarbeitung gro脽er Datens盲tze. Hadoop kann strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten und analysieren.

• Spark: Ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework zur Echtzeitverarbeitung und -analyse von Daten.

• Datenintegrationssoftware: Programme, die die Optimierung von Big Data 眉ber verschiedene Plattformen hinweg erm枚glichen, wie beispielsweise MongoDB, Apache, Hadoop und Amazon EMR.

• Streaming-Analytics-Tools: Systeme, die Daten filtern, aggregieren und analysieren, die auf unterschiedlichen Plattformen und in unterschiedlichen Formaten gespeichert sein k枚nnen, wie beispielsweise Kafka.

• Verteilter Speicher: Datenbanken, die Daten auf mehrere Server aufteilen und verlorene oder besch盲digte Daten identifizieren k枚nnen, wie z. B. Cassandra.

• Hardware und Software 蹿眉谤 pr盲diktive Analysen: Systeme, die gro脽e Mengen komplexer Daten verarbeiten und mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen zuk眉nftige Ergebnisse vorhersagen, beispielsweise zur Betrugserkennung, 蹿眉谤 Marketing und Risikobewertungen.

• Data-Mining-Tools: Programme, die es Benutzern erm枚glichen, in strukturierten und unstrukturierten Big Data zu suchen.

• NoSQL-Datenbanken: Nicht-relationale Datenverwaltungssysteme, die sich ideal 蹿眉谤 die Verarbeitung von Rohdaten und unstrukturierten Daten eignen.

• Data Warehouses: Speicher 蹿眉谤 gro脽e Datenmengen, die aus vielen verschiedenen Quellen gesammelt wurden, normalerweise unter Verwendung vordefinierter Schemata.

Machen Sie sich mit Big Data Analytics-Tools vertraut

Kenntnisse im Umgang mit branchen眉blichen Tools wie den oben genannten sind unerl盲sslich. Egal, ob Sie eine Bef枚rderung oder eine anspruchsvollere Position anstreben, Sie k枚nnen online Erfahrung mit g盲ngigen Tools sammeln. Hier sind einige relevante Optionen, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• Einf眉hrung in Big Data mit Spark und Hadoop

• Spezialisierung auf Google Cloud Big Data und maschinelles Lernen

• Speziaisierung Data Engineering, Big Data und Machine Learning auf GCP

• Spezialisierung PostgreSQL 蹿眉谤 jedermann

• Microsoft Copilot 蹿眉谤 Data Science

Beginnen Sie noch heute damit, Ihre Datenanalyse-Kenntnisse zu verbessern

Wenn Sie Ihre F盲higkeiten im Bereich Big Data Analytics erweitern m枚chten, um Ihre Karriereziele zu erreichen, stehen Ihnen verschiedene Optionen zur Verf眉gung. Beispielsweise k枚nnen Sie mit der IBM-Einf眉hrung in die Datenanalyse von einem Branchenf眉hrer lernen und gleichzeitig eine Referenz 蹿眉谤 Ihren Lebenslauf erwerben.

Mit dem Google Data Analytics-Zertifikat erlernen Sie in nur sechs Monaten oder weniger gefragte und berufsrelevante F盲higkeiten wie Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung. Dar眉ber hinaus sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Tabellenkalkulationen, SQL-Programmierung und Tableau.